缓存一致性的问题一直是比较困扰人的一个问题，接下来就和大家讨论下缓存一致性的各种问题。 1.1 为什么使用缓存 　　在互联网电商公司，对于数据的读取是非常频繁的。磁盘IO的瓶颈会限制在高并发请求的有效响应，因此此刻使用离内存更近的存储方式是减少数据传输时间，提高效率的有效和最常用的方式 ...

，但是如果对于那种写数据频繁而读数据少的场景并不合适这种解决方案，因为也许还没有查询就被删除或修改了，这 ...

使用redis作为mysql缓存数据库流程： 先读缓存数据，缓存数据有，则立即返回结果；如果没有数据，则从数据库读数据，并且把读到的数据同步到缓存里，提供下次读请求返回数据。 虽说这样能减轻数据库压力，但是如果修改删除数据，在多线程高并发的场景下会有可能导致缓存和数据库数据不一致问题 ...

一、序言 在分布式并发系统中，数据库与缓存数据一致性是一项富有挑战性的技术难点。本文将讨论数据库与缓存数据一致性问题，并提供通用的解决方案。 假设有完善的工业级分布式事务解决方案，那么数据库与缓存数据一致性便迎刃而解，实际上，目前分布式事务不成熟。 二、不同的声音 在数据库与缓存数据一致 ...

redis系列之数据库与缓存数据一致性解决方案 数据库与缓存读写模式策略 写完数据库后是否需要马上更新缓存还是直接删除缓存？ （1）、如果写数据库的值与更新到缓存值是一样的，不需要经过任何的计算，可以马上更新缓存，但是如果对于那种写数据频繁而读数据少的场景并不合适这种解决方案 ...

使用redis作为mysql缓存数据库流程： 先读缓存数据，缓存数据有，则立即返回结果；如果没有数据，则从数据库读数据，并且把读到的数据同步到缓存里，提供下次读请求返回数据。 虽说这样能减轻数据库压力，但是如果修改删除数据，在多线程高并发的场景下会有可能导致缓存和数据库数据不一致问题 ...

解决方案总结： 由于数据库层面的读写并发，引发的数据库与缓存数据不一致的问题（本质是后发生的读请求先返回了），可能通过两个小的改动解决：　　1）修改服务Service连接池，id取模选取服务连接，能够保证同一个数据的读写都落在同一个后端服务上 　　　　“同一个数据的访问一定落到同一个服务 ...

缓存数据一致性一般是两种解决方案 双写模式 做法顺序：先写数据库，再写缓存 并发性的问题： 由于卡顿等原因，导致写缓存2在最前，写缓存1在后面就出现了不一致 脏数据问题: 　　这是暂时性的脏数据问题，但是在数据稳定，缓存过期以后，又能得到 ...